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Enregistrement W2063400618 · doi:10.2118/2001-063

Asphaltene Characterization: Sensitivity of Asphaltene Properties to Extration Techniques

2001· article· en· W2063400618 sur OpenAlexaff
Hussein Alboudwarej, William Y. Svrcek, Harvey W. Yarranton, Kamran Akbarzadeh

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphalteneCitationCharacterization (materials science)Computer scienceLibrary scienceInformation retrievalChemistryEngineeringChemical engineeringMaterials scienceNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One step in asphaltene extraction is to wash the precipitated asphaltenes with the precipitant to remove trapped resinous material. To assess the effect of washing on asphaltene properties, asphaltenes were extracted with three different degrees of washing. Asphaltenes from three source oils (Athabasca, Cold Lake and Lloydminster) were examined. In all cases, increased washing decreased asphaltene yield and increased asphaltene density slightly. Increased washing increased molar mass and decreased the solubility of the extracted asphaltenes significantly. A new washing method using a soxhlet apparatus removed the greatest amount of resinous material and yielded asphaltenes with significantly different properties from conventionally washed asphaltenes. The asphaltenes from the different source oils exhibited similar properties after conventional washing. However, there were significant differences in their properties after applying the soxhlet method. Hence, the soxhlet method allows for a more sensitive comparison of asphaltenes. Introduction With the recent utilization of heavy oil reservoirs and offshore fields, petroleum producers have been faced with increasing production problems as a consequence of asphaltene deposition. These asphaltene deposits have the potential to disable production operations anywhere from the oil reservoir to the production lines and storage tanks. In order to develop effective methods for mitigating asphaltene deposition it is necessary to characterize the asphaltenes, their phase behavior, their aggregation state, and their surface properties. It has proven difficult to achieve consistent property measurements of asphaltene because they are a solubility class and not a pure component. Asphaltenes are defined as the fraction of a crude oil that dissolves in toluene and is insoluble in n-alkanes (e.g. n-heptane or n-pentane). It is well established that asphaltenes are polynuclear aromatics and that they are the heaviest, most polar components of crude oils with the highest heteroatom content (e.g. nitrogen, oxygen and sulfur) and metals content (e.g. iron, nickel and vanadium) (1). However, since asphaltenes are a solubility fraction their yield and properties such as molar mass and density are sensitive to the technique employed to extract them from crude oils. Solvent extraction methods are used to separate crude oils into several solubility fractions as shown in Figure 1. Typically, crude oils are separated into four fractions: saturates, aromatics, resins and asphaltenes (SARA). Since each fraction contains constituents of common solubility or adsorption properties, the constituents do not necessarily have similar size or structure. Nonetheless, constituents of a given class share some structural features. The saturates generally consist of naphthenes and paraffins. The aromatics, resins and asphaltenes appear to form a continuum of polynuclear aromatic species of increasing molar mass, polarity and heteroatom content. There is no clear distinction between asphaltenes and resins. Consequently, the amount of asphaltenes extracted from a crude oil depends on the type of solvent, the dilution ratio, contact time, and temperature (2). Standard procedures have been developed in an effort to obtain consistent asphaltene fractions. Most extractions are carried out at room temperature. In some procedures (3), higher temperatures are employed and lower asphaltene yields can be expected since asphaltene solubility in hydrocarbon solvents increases with temperature (4).

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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